Evaluating prognostic block selection criteria in cervical medial branch radiofrequency neurotomy: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Considerable variability exists in the literature record regarding patient selection criteria for cervical medial branch radiofrequency neurotomy (CMBRFN). Few prior studies have assessed the correlation between different prognostic block paradigms and treatment outcomes for this procedure. Objectives: Examine the association between various prognostic block selection criteria and CMBRFN success rates. Methods: Retrospective cohort study of consecutive patients from two Canadian musculoskeletal pain management clinics who underwent first-time CMBRFN between 2016 and 2022 with a three-tined cannula utilizing a perpendicular approach. Patients were categorized according to prognostic block paradigms (single vs. dual), block type (medial branch block [MBB] vs. intraarticular block [IAB]), and percentage pain relief after blocks. Six block criteria were established: 1 = MBB/MBB≥80 %; 2 = MBB/MBB 50-79 %; 3 = IAB/MBB≥80 %; 4 = IAB/MBB 50-79 %; 5 = MBB≥80 %; 6 = MBB 50-79 %. Treatment success was evaluated at 3 months post-CMBRFN as the proportion of participants with (1) ≥50 % NRS pain score reduction (the primary outcome) and (2) ≥17-point score decrease (the minimal clinically important difference [MCID]) on the Pain Disability Quality-of-Life Questionnaire - Spine (PDQQ-S). Logistic regression analyses were used to explore associations between block criteria and CMBRFN treatment success. Results: ) were included. 60.8 % (95%CI: 53.3-67.8 %) and 61.4 % (95%CI: 53.9-68.7 %) of patients reported ≥50 % NRS and ≥17-point PDQQ-S reduction, respectively. After controlling for demographic factors, there were no statistically significant differences in the odds of treatment success amongst individuals selected by various prognostic block paradigms. Conclusion: Over 60 % of patients who underwent CMBRFN reported clinically significant magnitudes of improvement in pain and disability at three months post-CMBRFN, regardless of prognostic block selection criteria. These findings suggest that multiple block strategies might be employed to determine eligibility for CMBRFN. Larger, prospective studies including long-term outcome assessments are needed to further evaluate these findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».